• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.363-365
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• 2018

대장과 소장에서 모두 폐색 영역을 검출하기 위하여 본 논문에서는 기존에 연구된 장 폐색 영역 검출 방법과 ART2 알고리즘을 이용한 대장 폐색 영역과 소장 폐색 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존에 연구된 방법을 이용하여 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역을 ART2 알고리즘을 이용하여 영상을 군집화 한다. 군집화된 ROI 영역과 기존에 연구된 방법으로 X-ray 영상에서 검출한 장 폐색 영역의 형태학적 특징을 비교 및 분석하여 장 폐색의 형태학적 특징을 포함하는 클러스터를 분석한다. 따라서 장 폐색 영역에 해당되는 클러스터로 분류된 영역 내부를 클러스터의 중심에 해당되는 픽셀로 모두 대체한다. 그리고 $3^*3$ 필터를 이용한 침식과 팽창 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 각 객체들을 라벨링한 후에 크기를 비교하여 배경과 기타 지방 영역을 제거하고 남은 객체들을 장 폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 장 폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존에 연구된 방법으로 추출에 성공한 대장 장 폐색 영상과 추출에 실패한 소장 폐색 영상 모두에서 추출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.131-132
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• 2011

폐색 영역의 발생은 스테레오 영상에서 발생하는 어려운 문제이다. 본 논문에서는 폐색 영역을 처리함으로 스테레오 영상에서의 변위 지도를 향상 시키는 방법에 대해서 제안한다. 변위 지도 향상을 위해서 우선 초기의 변위 지도를 생성한다. 폐색 영역은 이미 얻은 스테레오 변위 지도로부터 유일성 제약사항(Uniqueness constraint)에 의해서 계산된다. 계산된 폐색 영역은 두 가지 유형으로 분류가 되고, 이들에 각각에 적합한 폐색 영역 처리 방법이 적용된다. 주변 정보에 기반한 제안하는 방법은 보이는 영역에서의 변위 값을 폐색 영역에 위치한 화소로 확장한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 폐색 영역에서의 잘못된 변위 값들을 보정 하여 변위 지도의 성능이 향상되었음을 보여준다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.143-148
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• 2000

레이저 프로파일링 시스템의 등장으로, 기존에는 얻을 수 없었던 도시 지역에 대한 DTM 취득이 가능해졌고, 더욱 정확한 정사투영영상 또한 제작할 수 있게 되었다. 하지만, 높이 변화를 보이는 자연지물과 인공구조물이 있는 지역에 대해 기존의 정사투영사진 제작기법이 적용될 때, 폐색이나 이중매핑과 같은 문제가 발생하게 된다. 특히 고층건물이 밀집되어 있는 도심지에서 이러한 현상은 두드러져 정사투영영상의 품질을 저해하는 주요한 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM을 이용하여 폐색영역을 탐지하고, 폐색이 안된 다른 영상의 정보를 통해 폐색영역을 복원하여 더욱 완전한 정사투영을 제작할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에 의해 자연지물이나 인공고조물에 의한 폐색영역을 탐지할 수 있었고 폐색영역의 많은 부분을 부가영상을 이용하여 복원하였다. 건물에 대한 사전지식을 이용하여 폐색영역을 탐지하는 국내 연구가 있지만, 본 연구는 건물에 대한 부가정보나 모델링을 사용하지 않고 DTM과 카메라 외부표정요소만을 이용하여 폐색영역을 탐지한다는 점에서 이러한 연구들과 차별성을 가진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.488-490
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• 2017

본 논문에서는 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Canny Edge Detector을 이용하여 X-ray 영상에서 객체들의 에지를 추출한다. 검출된 객체 에지들에서 장폐색의 영역이 형태학적으로 수평적으로 평평하다는 특징을 이용하기 위해서 Hough transform을 적용하여 수평적으로 평평한 영역을 가진 객체들을 추출하고, 추출된 객체들을 장폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 25개의 장폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법에서는 19개 대장 장폐색 영상에서는 모두 추출되었으나 6개의 소장 장폐색 영상에서는 추출에 실패하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.59-62
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• 2008

고해상도 위성영상의 관측시, 위성센서는 보통 지표면으로부터 어느정도의 기울기를 갖는 상태에서 촬영이 되기 때문에 영상 내에서 건물은 지표면에 누워있는 형태로 나타나게 된다. 때문에 건물의 옆벽면 및 지붕에 의해 지표의 일부가 가려지게 되는데 이를 건물에 의한 폐색영역이라 한다. 이러한 폐색영역은 건물의 기복오차가 제거된 정사영상에서는 검게 비어있는 상태로 남게 되며 시각적으로나 영상판독시 불편을 초래하여 위성영상을 베이스 맵으로 사용하기 어렵게 하는 요인이 된다. 이러한 폐색영역을 보정하기 위해서는 일반적으로 동일 영역에 대한 두 장 이상의 영상을 이용하여 폐색 지역을 채워넣는 작업을 수행하나, 이 방법은 위성영상 구입 및 처리 비용에 대한 부담이 커 실제로 자주 사용되지 못 한다. 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상의 건물에 의한 폐색영역에, 주변 화소값들의 분광 및 기하학적 특성을 이용하여 복원하는 기술인 inpainting 기법을 적용하여 그 보정 결과를 평가하고 활용 가능성을 검증해보고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1618-1624
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• 2020

Intestinal obstruction diagnosis method based on X-ray can affect objective diagnosis because it includes subjective factors of the examiner. Therefore, in this paper, a detection method of Intestinal Obstruction from X-Ray image using Hough transform and PCM is proposed. The proposed method uses Hough transform to detect straight lines from the extracted ROI of the intestinal obstruction X-Ray image and bowel obstruction is extracted by using air fluid level's morphological characteristic detected by the straight lines. Then, ROI is quantized by applying PCM clustering algorithm to the extracted ROI. From the quantized ROI, cluster group that includes bowel obstruction's characteristic is selected and small bowel regions are extracted by using object search from the selected cluster group. The proposed method of using PCM is applied to 30 X-Ray images of intestinal obstruction patients and setting the initial cluster number of PCM to 4 showed excellent performance in detection and the TPR was 81.47%.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.1
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• pp.51-57
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• 2000

With the emergence of laser mapping systems, higher resolution DTM of urban area can be acquired and can be used to generate precise orthoimage. But, when the conventional orthoimage generation methods are applied to the area containing features with height difference such as cliffs, bridges, banks. elevated highways and buildings, they cause problems such as occlusion and double mapping. Therefore, this study proposes a new algorithm by modifying and refining conventional orthoimage generation methods. With this algorithm, areas which have occlusion are detected from the base image using camera orientation parameters and DTM. Also, detected areas are restored using alternative images which does not have occlusion in that area. This study can be distinguished from the other studies in the aspects that the proposed algorithm in this paper doesn't need information on building and that uses DTM data and orientation parameters.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.99-105
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• 2017

Generally, stereo matching methods are used to estimate depth information based on color and spatial similarity. However, most depth estimation methods suffer from the occlusion region because occlusion regions cause inaccurate depth information. Moreover, they do not consider the temporal dimension when estimating the disparity. In this paper, we propose a temporal stereo matching method, considering occlusion and disregarding inaccurate temporal depth information. First, we apply a global stereo matching algorithm to estimate the depth information, we segment the image to occlusion and non-occlusion regions. After occlusion detection, we fill the occluded region with a reasonable disparity value that are obtained from neighboring pixels of the current pixel. Then, we apply a temporal disparity estimation method using the reliable information. Experimental results show that our method detects more accurate occlusion regions, compared to a conventional method. The proposed method increases the temporal consistency of estimated disparity maps and outperforms per-frame methods in noisy images.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.88-95
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• 1999

스테레오 정합에서 가장 중요하고도 어려운 문제는 대응점 추출 문제와 폐색 영역에 대한 처리이다. 특히 폐색 영역의 점들은 대응점이 존재하지 않기 때문에 변이 정보 획득에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제에 대한 효과적인 접근을 위해 본 논문에서는 쌍방향 정합 알고리즘을 기반으로 폐색 영역의 정합 정도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 즉 좌,우 영상 각각의 기준에 대해 독립적인 변이 정보를 구하고, 이를 바탕으로 정합의 타당성 여부를 검토하여 그 결과를 다음 처리에서 반영하는 상호 보완적인 반복 처리 기법을 적용하였다. 이 과정에서 구해진 폐색 영역에 대한 변이 정보는 스테레오 영상 모델의 기하학적 구조를 적용하여 좌, 우측 기준 정합에 대해 그 좌, 우측 점들의 변이 정보들로 대체함으로써 불연속점들의 무뎌짐(blurring)현상을 개선하였다. 한편, 실험 결과를 보다 객관적으로 비교하기 위해 정합율과 에러율이라는 파라메터를 정의하여 개선된 결과를 보였다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.2
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• pp.213-225
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• 2018

For constructing three-dimensional (3D) spatial information occlusion region problem arises in the process of taking the texture of the building. In order to solve this problem, it is necessary to investigate the automation method to automatically recognize the occlusion region, issue it, and automatically complement the texture. In fact there are occasions when it is possible to generate a very large number of structures and occlusion, so alternatives to overcome are being considered. In this study, we attempt to apply an approach to automatically create an occlusion region based on learning by patterning the blocked region using the recently emerging deep learning algorithm. Experiment to see the performance automatic detection of people, banners, vehicles, and traffic lights that cause occlusion in building walls using two advanced algorithms of Convolutional Neural Network (CNN) technique, Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) and Mask R-CNN. And the results of the automatic detection by learning the banners in the pre-learned model of the Mask R-CNN method were found to be excellent.